![[第15夜]AIに聞いて、売り場を変えろ。生成AI時代、小売はどこで戦う？](https://image.listen.style/img/DpoVyBj9xp8X0rs73YEuBHxdPXDpgqldLHLGUzeAV1I/resize:fill:1200:1200/aHR0cHM6Ly9pbWFnZS5saXN0ZW4uc3R5bGUvcC8wMWtrMGt0Y2UwNms3MTNoNmoxYTBndGE5cy9pbWFnZXMvRkRWcXJ1dGx6dEF0Q3pLeVNSRDNlcEZCc2JPc1BNVXNhN1lCOUFyNS5wbmc.avif)
はじめに：小売業界におけるAIの未来
今日もどこかでレジが鳴る。人と物が動き出す。いらっしゃいませ、リテールスナックアトラスへようこそ。ここは小売や流通の話をちょっぴり本音で、ちょっぴりゆるく語る場所。
今日も売り場や店を魚に、だらっと雑談していきましょう。番組の感想は、ハッシュタグリテールアトラスまでよろしくね。
お店のママを務めるのは、私、小売ITジャーナリストの鹿野恵子。そして、今夜のお客様は、今村障子代表取締役の今村秀一郎さんです。
いつも参加してくださっているお店の常連、小売民族学流通広報学の専門家、るかわとおるさんは、なんと今回はちょっと遅刻してのスタートとなりました。では今村さん回、ぜひお楽しみください。
今夜は素敵なお客様をお迎えしております。今村障子代表取締役の今村秀一郎さんです。どうも今村さんこんにちは。
今村さんは元P&Gジャパンのトップデータサイエンティストとして活躍なさって、ビッグデータの分析や機械学習の開発を手掛け、2017年からはリテールAI研究会のテクニカルアドバイザーとして小売流通のデータ活用の最前線を走っていらっしゃいました。
2021年から1983年創業の5家業の今村障子代表を次に担えて、メーカー卸し小売のデジタル化の支援を手掛けていらっしゃいます。
最近では西鉄さんのMIMOCAの移動データと西鉄ストアのIDポスを付き合わせる仮想店舗データの取り組みでもワンタインになられていらっしゃいますし、私がやっているメルマガのリテールアトラスでもそちらの取り組みをご紹介させていただきました。
今村さん今回お声掛けさせていただいたのは、データブリックスのサミットをはじめとしてたくさんの海外の展示会だとかカンフレンスに通われて、あと海外で実験なさったり実証実験なさったりもされているので、小売の未来っていうところを一番近く考えていらっしゃるんじゃないかと私は個人的に思っているんですけれども、今回はその見聞録みたいなところをたっぷりと伺っていきたいと思っています。今村さん今日はよろしくお願いします。
はい、よろしくお願いします。
海外の小売×AI最前線：NRFアジアとデータブリックスの視察
最近はいろんなお店見ていらっしゃいますか、今村さんは。
見てる、店は見てますけれどね、でもまあどうだろうな、一応自分でやってる仕事のほうで小売のところ店行ったりとか進んでますけれど、AIの活用とかそういうのって店見たところじゃわかんない。
裏側の仕組みだったりするから、まあそうですね、それもあるかなっていうか。
ありがとうございます。私は今村さんのXフォローさせていただいていて、すごい展示会に行って、この展示会面白いとか、実況のようなことをやっていらっしゃっていて、すごい面白いなと思ったんですけれども、最近ご覧になられた展示会とかカンファレンスとか、何かこういうのありましたみたいなのがあったら、ざっくり教えていただけますか。
さっき言ったのはNRFのアジア、まあ当然1月のNRF行ってるし、あとアジアのやつ、9月、あとはあれサンフランシスコであったデータブリックスのやつで、リテール絡みの人たちのやつを聞いてきたって感じですね。
えっと、NRFのアジアは出店者として。
出店者としても行ってましたし、普通に話聞いたりとか。
シンガポールでしたっけ。
シンガポール、シンガポール。
どこから聞こうかな、じゃあNRFのお話を聞いてみましょうか。どういう経緯でNRFのアジアに出られることになられて、何を発表なさったのか。
発表したっていうよりは、リテールAI協会のほうのやつとして行ってたんで、日本人でも何か来てるし、そこでツアーやったりみたいな感じですね。
あとはメインで、セミナーとかそういうの聞いて、日本語訳がないところも結構あるんで、それでこういう小売業とか、この企業はこういうのやってたよみたいなのを話すみたいな感じですね。
今村さんは出店者の立場であったりとか、普通に参加者としてもこんな展示場になったかなと思うんですけど、これ面白かったみたいなのとか、ここがおすすめだったよみたいなところとか。
今年は正直そんなに面白くなかったんですけど、なぜならニューヨークに行ってると、ニューヨークで大体やって、そのあともう一回APACなんで、逆にニューヨークに行ってない人がAPACに行くにはむっちゃいいんですよ。内容あぐみかぶってるから、ニューヨーク行くと金もスーパーかかるし。
今ニューヨーク展示会行ったらいくらくらいですか。3桁は当然行く。
そうね。とにかく飛行機代は高いし、あとその入場のやつもたぶん一人30万はかかる。30万、35、6万かな。かかるんですよ。カンファレンス聞こうとすると。
宇和村さんね、英語全然ご堪能でいらっしゃるから大丈夫というところで、それはNRFのニューヨークのほうについて伺いましょうか。どうでした?もう一年ぐらい前、一年前っていうか。
1月だったけど、いっていろんなところでレポートじゃないけど、話してますけれど、正直そこもむっちゃ面白かったかっていうと、そういうわけでもなくて、一つあんのが立選フェミニアっていうのは今落ち着いたんですよ。
もうみんなやってるっていう感じで。当然になっちゃった?
そう、当たり前なんで、そこで新しいものは特に出てこないっていうのと、あとAIもみんな死ぬほど活用してる状態になってるんで、言ってもやってるよねっていう形になっていてて、新しいニュースもあんまりなかったんですよね。
ちょっとあるかなって思ったかというと、いくつかGoogleが新しく参入してきたってところがあって、新しくってわけじゃないけど、やってきたところがあって、そこエージェンティックコマースみたいなやつに抜けたところがあったりとか、あとはそうですね、オープンAI、チャットGPTが、前多分なんか話した記憶があるんですけど、飲み会のときにも。
オープンAIのとこでコマース機能ついたんで、それによって決済が走って、USのEC小売業のトップ手に入るっていう事件が起きてて、それでやべえやべえってみんな言ってるが、新しいニュースって感じですね。
エージェンティックコマース、これもどっちかというと消費者向けのほうですね。社内で使うとか。やらないとマジで食われるっていう感じのやつがあったのと、あとは面白かったのはラグジュアリーブランドが一番進んでたって感じですね、そのAIの活用。ルイビトンとか、グッチとか、そういうところ。
一応消耗材みたいなところとはちょっと違う世界のところですね。
ところですね。で、そこもなんでそれが成立するかもむちゃくちゃ理解ができて、何社かも聞いたんですよ、話を。なんでそんなラグジュアリーブランドで生成AIってあんまイメージつかないじゃないですか。
で、みんな同じようなこと言ってて、相性よくなさそうだよねみたいな。だけど実はそうでもないみたいな。
なんかお客さんの目に触れるところはやっぱりちょっとクリエイティブの力が必要になってくると思いますけど、その裏の部分はAIでもなんとかなる、生成AIでもなんとかなるのかなっていう気はします。
一つやっぱりビジネスモデル的に結局言っても生成AIそんな安いわけじゃないんで、コスト的に例えば社内で使うのをベースでお客さん向けに接客したりとか、クリエイティブをダイナミックに作ったりとかするところも、そうなってくるとやっぱり金かかるんですよ、実際に。
そこで豆腐とか売るわけいかないですよね。無理無理それは。だからラクジュアルブランドだとやっぱり値下げはできないから、マーケティング要素はもともとむっちゃあるんですよ。それをちゃんと生成AIに振り出せる、トークンの費用に振り出せるんで、カバーできるんですよね、ちゃんと。
次降りてくるとしたら化粧品とか?
そうそう、コスメとかね。そこはそこ。そこでそれはそうで、みたいな。まあそういうことで言い方悪いですけど、じゃあ豆腐とかもやしで広告打つかっていう、そもそもの問題があるじゃないですか。そういうことですよね。
なんで、そりゃそうだね、ビジネスモデル的にはと。なんでもかんでもやっていいってわけじゃない。豆腐ともやしは極端ですけど、言っても構造的にそういうふうなものじゃないと成立はしない。
でもそれも価格的な部分が下がってきたらまたちょっと違う見え方になってきますよね、生成AIの費用みたいなところ。
って思ったんですけど、もう一個うまくいってる理由があって、そっちの方が多分難しいです。
データ分析の民主化：ジーニーとウォルマートのデータ戦略
というと?
それはなぜかっていうと、じゃあそれ以外にはなんでうまくみんなその生成AIのやつ、ラグジュアルブランド系が使えてるかっていうと、やっぱブランドストーリーがむちゃくちゃしっかりしてるんですよ。
だから生成AIに対して何を喋らせていいか、これは喋っちゃだめ。そもそもじゃあ例えばGUCCIってこういうブランドなんですよ。
プラだってこういうブランドでこういうヒストリーがあって、デザイントレンドはこうあって、で今これはやってるけど、これはやってない、だめとかっていうのがやっぱ明確にドキュメントと作品として残ってるんで、
それをちゃんとAIが参照して話せるからストーリーズレなんですよね。
コンテキストが明示化されている。
そうなんです。
しかも長い年月において蓄積されてるわけです。
ちゃんとドキュメントが残ってるからずれないんですよ。ずれにくい。非常に。これがねマスブランドとかそういうのがないものだと、勝手に喋るんでアルシネーションしまくるに決まってるんですよ。そりゃそうだわ。
あと差別化もできないです。
ここくるまで、今日は新橋の今村翔司さんのビルで収録させていただいてるんですけど、ここくるまで飲食店めちゃくちゃあって、特に新橋の高架下の飲食店がみんな生成アイで作ったポスターを貼っていって、超ウケました。みんな同じ感じになっちゃう。
そうなるんで、みんなで同じものを作るのに使いたいんだったら悪くはないと。けどそうじゃないんだとすると、そういうのがちゃんとないとできないっていうのがいくつかのブランドの話を聞いてわかって、うーんって思いました。
なるほどね。それは無理だわ。
なるほどだし、それはすごい示唆的ですね。日本のディスカウントストアとかスーパーマーケットはいざ使おうってなったとき、結局みんな同じものできちゃうじゃないと。
そういうことだよ。
本物に外れたものを作っちゃうじゃないか。楽しい。めっちゃ面白い。
になるんで、じゃあ逆にブランドストーリーとか、そういうのを準備するのが必要になってくるんですよ。言ったらね。
例えばメーカーの視点でもそうだし、小売にしてもそうなんですけど、でもそんなもんちゃんと持ってるメーカー、小売、どんぐらい多いかと。
ないっすね。
だいぶ厳しいと思うんですよね。これ。今から作って準備しないといけないから、これ時間かかると思うんですよ。
ヒストリーとか、ミッションステイトメントみたいなものとか。
結局ドラッグストアだったら、みんな地域のお客様の健康と美容に貢献するっていう風になっちゃうから、それをどういう風に独自のものにしていくか。
ステッカーっていうね。
めっちゃ面白い。そこは化粧品とか、ラグジュアリブランドの方も出来上がってるし、
それが今度下に降りてくるにはそこの壁を越えなきゃいけないだろうなっていうお話。
僕はそっちの壁の方の方がでかいと思っていてて、そこが非常に難しいんじゃないかっていう気づきはありましたね。
素晴らしいですね。これは聞いてらっしゃる方にとってもすごいいい気づきになるんじゃないかなと思うんですよ。
もう少しテキーな方の話だと、データブリックスのイベントも出られてらっしゃるんで、それは公理文学の発表とかあるんですか。
めっちゃありました。
ここ面白かったとか、こういうのあったみたいな話。
正直、NRFより公理発表が多くて喋ってくれたんで、そっちの方の方がすごく、ITのエンジニア人たちなんで、もう喋るんですよ。
共有するのが。
喋りたいんですよね。
あとね、共有したりするのは普通の感覚だから。
テックスタックとか別に出して、別にいいだろ、そんなもんみたいな。
真似されるわけじゃないし、真似されたところでとてん。
とてんっていう。なんで、一番面白かったのは、いくつか重要則やったりとかしてるモデルとかもあるんですけど、やっぱり結構みんなデータブリックスの中でジーニーっていう自然言語で聞ける仕組みがあって、
それを積極的にみんなフルで活用していてて、今もう誰まんまBIダッシュボードみたいなやつを使わなくなってきて。
のが一個あったのと、そこのジーニーの部分は早かったな。
去年の6月にウォールマートが発表してくれてて、うちはこれを使って分析して棚割りやってますよっていう事例を発表してくれたんですよ。
で、1年後はウォールマート以外の小売業、一緒ようなとこはほとんどやってました。
すごいですね。
すげえスピード。
ジーニーってあれですか、アラジンの。
そう、アラジンのジーニーの名前のやつね。
そうそうそう、それをやってて。
で、今うちは日本のスーパー向けにそういうのをやってるんですけど。
データがあったらデータの中に直接SAIで語りかけて、自然言語で引き出せる。
そういうことを、例えばこれ売りたいんだけどみたいな、この商品ってどんだけ売れるのみたいな話を聞いてもちゃんと答えてくれる。
データ分析もむちゃらくっすよ。
でも何かそれ数年前に御社のやられてるDDXの講演集を軽く聞かせていただいた時とはまた全然見えてる景色が違いますね。
そうするとユーザーさん側にとっては別にSKUで書いて、パイソン覚えてとかじゃなくて。
僕の仕事なくなりました、SKLを修正するみたいな仕事もなくなったんで。
書かなくていいよ。
もう大丈夫そうですよ。
すごい、すごい。
いやー怖っ。
大丈夫。
で、それがあったのと、あとはそうだな、一個ビッグニュースだったのが、ウォルマートがデータの開示の仕方をやっぱり変えてきてて。
昔はリテールリンクっていうウェブで操作して出すみたいなやつなんですけど、そこから今API提供の中に入ってて、
今API提供からついにフラットファイルみたいな、データで丸ごと共有するみたいな、いう風になっていってて、直接データシェアですね。
やってて、どんなクラウドとかどんなシステムでも基本的にはフラットファイルっていうか、それで共有するっていう仕組みになっていてて、そこが要はどっちかっていうと、分析するとか、そういうところとかはもうメーカーとかはお前らでやれとか。
うん。我らがデータ出すからお前らこれを使ってちゃんと分析して提案してこい。
そうそうそう。感じに変わってきてて、それの発表があって具体的にどれくらいのデータ量を出してるかみたいな具体的な数字まで教えてくれたんですよ。
どれくらいのデータなんですかね、ウォルマートのデータ量なんてちょっと想像がつかないわ。
確かね、1日1メーカーに、1日あたり1メーカーに5ギガぐらい、5、6ギガぐらいのデータを供給してるって言ってましたね。
テラレベルかな、年間にすると。
そうっすね。
ちょっと計算できてませんけど。
そうっすね、ぐらいになるかなって言っていましたね。
すごい時代が来たし、なんかほんとデータサイエンスの民主化じゃないけど、今までデータ取るのも大変、データを分析するのも大変だったのが、一気に景色が変わってきましたね。
そうね、だからそれの発表はやっぱり聞けたりとかしてて、で、実際にどれくらいのデータボリュームとか、どういうデータの種類だったりとか、どういう指標とか、どこまでデータ開示してるのかみたいなところも聞けたし、教えてくれたんで、すごいそれはありがたかったっていうか。
すごい。
うん。
実際が非常に。
そうっすね。
ありました。
うん。で、それの後に、実際にその仕組みを使って、メーカーがどんな活用してるかみたいなやつで、ユニリーバーかな、が発表してくれたんですよ。
で、今度メーカーサイトから見たときに、じゃあそのウォルマートのデータをどれくらい使ってるかみたいな、いうのを出してくれていてて、それでその事例を見て、同時に使ってるのかみたいなやつを見てて、そこは元々メーカーなんで、何やりたいかそういうのもあるんですけど、そうっす。
な感じでしたね。それはでもちょっと進んで、もっともっとアメリカの小売ってメーカーにデータ出さないって。
アメリカの小売はメーカーにデータ出さないですか。
そうなんですね。
うん。出さないんで、日本みたいにデータ買うみたいな、ああいうようなラインですよね。
へえ。
そう、ラインだけど。
ウォルマートだけが特殊ってことですか。
特殊ですね。そういう意味で言うとね。ただそれに見習って、みんなそういうのやり始めてはいるんですけど、それでウォルマートとユニーバで話をしていく。ユニーバはメーカーとしてこういうふうな活動をしたいとか、こういうのがあったりするんで、書いてるっていうのは教えてくれましたね。
そういう流れでアメリカは、でもなんだろう、ウォルマートはそうだけども別にデータ開示に関して他の会社が追いかけているとかそういうわけでは。
追いかけると思いますよ。追いかけると思う。結局、そのときユニーバのその担当者、USに担当者ともちょっといたんで、ちょっと行って話してきたんだけど、ぶっちゃけさ、金、どんくらい払ってるのみたいな。はいっしょみたいな言ったら、まあだいたいそうね、片手置くとか言ってましたね。両手置く。
それが一つの収入になってくるわけ。
そうそうそうそうそう。まあそりゃそうよね、みたいな。
日本の小売もやりますかね。まあ売ってはいるわけですけど、こういうやり方になるかっていうとそれはなかなか難しいかな。
それでまあそうなるよね、さすがにと。で、でもそれだからやるまでさ、大変だったんじゃないのって。俺もともとPGだからわかるけど、みたいな。その社内倫理とかね、それとか通すのもすげえ大変。まじでそれはそうで、みたいな。
で、結局、全部の小売とこんな感じでやるかっていうと、それはないと。だから俺らはそこはもうむっちゃセレクティブ。要は選択的にこことはやるけど、こことはやらねえと。いうのを、そういうふうになる。
その一つは、データがちゃんと出てくるかどうかだし、その金額もそうだけど、まあ金は無理にあるわけじゃないから。っていうのを言ってて、そういう意味でメーカー側からしてみても、ちゃんと投資する小売業と投資の小売業、データとかデジタルの取り組みでもそれは分けるぜと。もう金かかるからねって。
日本だったらどうなるかって考えちゃいますね。
そうね、確かに。そのまま同じことが日本で起こるとは僕は思わないですけど、けれども、今まで結構見てると、リテールメディアの時もそうだったけど、だいたい3、4年ぐらい前にUSで流行ったやつが日本にやってきて、みんな騒ぎ始める。今年すごいリテールメディアでやりたいっていう人たちが日本人にすげえ来てて。
大変失礼な言い方すると、遅いよ。あんまり情報がないんですけどね。だから3年前とか4年前の時のセッションはもうリテールメディアで一色一色じゃないけど。
もう落ち着いた後って感じですよね、USの方がね。 そうそうそう。落ち着いた後だから、そんな情報ないんですよねって。それはね、そうなんだよねみたいな。でもあってて、そういうの見てると、たぶんこれも来るんだろうなと思いますね。
こういうデータ開示だとか、それをメーカーさんが分析するだとか、そういう流れは日本にも数年後には来るんじゃないか。来るといいな。 まあ来ると思いますね。間違いなく。日本の消臭感、データ買うみたいなところにもあってるし。
あとはやっぱこのウォールマートがデータを直接共有するみたいな仕組みにしたことで、ウォールマート側のコストも下がってるんですよ。 そうなんですね。APIとか用意するよりそっちの方からデータ配っちゃえばいいよね。 そうそうそう。で、なぜならそのAPIとかでやるとウォールマート側でAPIを構築する、金もかかるしみたいな。
だけどデータだともうそもそも構築するもくそもなんもないんで、出しゃいいっていう。まあ当然それやる仕組みが簡単になってきてて、そうそうデータブリックスとかスノーフレークだったらすぐできるんですよ。むっちゃ簡単にできるようになってて。 いいなあこの話。なんかイライラ感じる。
僕はなんかそれがうまく広がるんじゃないかなと思った理由は、じゃあそのデータブリックスとかスノーフレークってウォールマートだけのもんかってそうじゃないじゃないですか。誰でも使えるわけですよ。しかも重量課金だから。むっちゃ安いわけ。ちっちゃいところ使ったらどうしよう。だから技術的にはできるんですよ。すごいちっちゃいところやろうと思う。地上があるかどうかは別だとすごいそういう。
AI時代の店舗の役割：データ発生源としての価値と差別化
でも面白いことになってきそうなそういう、いろんなところがデータを開示するようになってきてみたいなのも面白そう。でも氷って本当そういう意味では、今回のこのちょっとお話のテーマのメインとしてAIが当たり前になったら氷はどこで戦うべきなのかみたいな話を山本さんにお伺いしたいなと思っていたんですが、この状況って氷にとってはすごい面白い時代だなと思っていて、やっぱデータそのものの発生源として。
そうそうそう。
どこからも重宝される存在ではありますよね。
そうですそうです。
そこが肝になっていく。それだけだとちょっと私お店大好き、物を売り買いするの大好きっていう人なんで、それだけだとちょっとつまんないだけれども、そこはすごい肝になってきますよね、きっとね。
そうですね。僕はずっと店はデータセンターだって言ってて、店ってデータがほぼほぼ生まれてきてるんですよ。データセンターっていうかセンターか。
データセンター、生まれる場所って感じですよね。
そうそう、生まれる場所。そうなんで、そういうのしか見えてない。僕にはね。見えてないから、宝の山でしかない。売り場変えたら生まれるデータが変わるんで。
はいはいはい。例えば今だったら売り場変えても変えたってことをちゃんと記録してないケースが多いですもんね。変えたことによってどういう影響が出たかみたいなのをデータ化していくとか、そういうことが今漏れてるからそれをやっていかなきゃっていう。
そうですね。でもそれはね、むっちゃ簡単だった。写真撮って、作業の前後みたいな感じでやるだけで、今さっき言ったデータベーキスのジーニーとかはね、理解できるんですよ、何が買ったか。
最近はカメラ解像度いいから、だいたいジャンコードとかも映るし、だいたいそれでこの商品ですね、みたいな。
すごいですね。でも商品構成グラフとか私作るときもやっぱり、お店の棚ありこっそり写真撮らせていただいて、エアにぶち込めばだいたいできちゃいますからね、こういうのフェイス、こうだとか。
そうそうそう。たぶん、そうなんですよ。そんなに実はやろうと思ったら難しくは。
情報系はそんなに難しくないけど、やっぱそうすると物理のところですかね、あとはね。
陳列ですね。陳列は難しい。
陳列っておっしゃるのは、物を実際に品出しして並べましょうっていう。
そうですね。しかもそれも、ただ並べるだけじゃなくて、ちゃんと手はあったらいいかもしれないけど、エンドとかだったらただ紡いじゃなくて、ちょっと綺麗に並べるとかね、見せ方とかあるんで、そことかね。またコップとかそういうとこっすよ。
エモいとこになってきますね。作業とエモかな、そうっす。
やっぱエモーショナルな、人の心を動かすのは店頭じゃないというところは一つありますよね。店頭、もちろんウェブとかスマホアプリとかSNSとかでも人の心は動かせられるけど、陳列してちょっとこだわった何かしらの並べ方とかをすることでお客さんの心を動くことって絶対ありますもんね。
あるあるあるし、あとはなんだろうな、さっきのエージェンティックコマースでオープンAIとかそういうので、SAIで物買えるような、そういう会話しながら物買うときとかのところも、あれも結局のところ、要はなんて言ったらいいのかな、例えば口コミだったりとか、会社のオフィシャルに載ってるブランドストーリーだったりとか、
そういったテキストの情報を使ってちゃんと商品を優先づけしてくるんで、だからその価格とかシェアとか売れ数でSAIをレコメンドしてこないわけですよ。
なるほど、ある意味ものすごい馬鹿正直っていうことですよね。
そうね、だから要はわかりやすく言うと、人間のエモーショナル部分みたいなやつが、ある程度テキスト、画像、あるいはソーシャルでシェアされるとか、そうなってくると、それをきちっと重みづけして評価して出してくるから、そういう意味ですけど、結局エージェンティックコマースが広がれば広がるほど、要はマス商品とか、安くても悪かろうじゃないけど、みんなに使われる商品はどんどん落ちるんですよ。レコメンドの下になってくるの、スコアが。
なるほど。これは日用消費材メーカー結構きついって感じですね。
圧倒的にきついですね。
インフルスとか大変かもって感じ。
そうそうそう、だからそこも結構いわゆるラグジュアリーブランドはそうならないように、マスブランドにならないようにずっとやってるからいいんですけど、そうじゃないところは、多分しんどくなってくる可能性が。
なるほど。
逆に言うと尖ったプロダクトがより伸ばされる方向に行っちゃうんで。
なんかそれ社会的には結構難しいですよね。尖った商品が伸びるっていうことは、なんていうんだろう、ベーシックがちょっとないなしろにされちゃうというか、ベーシックのものの方が社会資本としては価値があると思うので、そこは難しい部分ですよね。
当然人によると思いますよ。たとえばかのさんはそんなに歯磨きとかね、興味ないんだったら、別に普通に安いやつでもいいんだよとか。
そうそうそう。
なるけど、でも違うのにはむっちゃ興味あるったりするわけじゃないですか。そうすると、自分はここのところはもうすごいこだわり、商品が必要か、そういうのをAIが理解してくるんで、それでやってくるっていう感じになるし、
生成愛側も、これは確認してるわけじゃないですけど、僕想像するに、例えば高利用が生成愛を使う、あるいはメーカーが生成愛を使ったとしたとしても、そこにかかってコストを回収しようと思ったら、当然100円でも高いプレミアムな商品を売る方に生成愛に報酬当たるに決まってるじゃないですか。
そうですね。
みんな日々選んでるわけですから、そういうところに載せられちゃうし、面白い。
そうそうそう、そうなってくるんで、やっぱりだろうなっていうのが見えて、そうなってくると結構、マスのブランドだけだったりとか、そこの部分って本当に転倒にしか残らないっていうか、本当にどうでもよい人たちにはもうそれでいいっていうところ。だからプライベートブランドとの差がなくなってくるんですよね。
NBがね。
BBと変わらなくなってくる。
結局みたいな。
そういうカテゴリーもあるだろうし、そうじゃないカテゴリーもあるだろうし、ちょっと具体的なパッと見つかんないですけど。
まあそうじゃないカテゴリーも出てくると思いますけど、あとは人によりますね。結局なんか僕も興味があるところは当然細かく言いたいけど、興味ない人からしてみたら、もうとりあえずそれでいいわって。
そうですね。化粧品はすごい気になるけど、薬品はまあなんでもいいやみたいな人もいらっしゃる。
そう、絶対いるじゃないですか。
面白。
そういう世の中なんだろう、だいぶこの2年ぐらいでAI、生成AI使うのが普通になって、さらにどこで小売りは差別化をしていくようになると思いますか。
まあまあでも一つ、まあまあ言うても転倒はきけないと思うので、まあ転倒のところはあるかなっていうのがあって、あとはやっぱりそのデータを、やっぱりまあでもな正直今でもこうデータをどれだけ持ってるかみたいなとこもあるんですけど、実際ほとんどのデータあるんですよ。
あるけどみんなそういう汚いから使えないと思ってるだけなんですけど、実際はもう生成AIとかそういうのはむずいけど、多少ねマスターズレてたりとかキーがなくても当ててくれるんで、そんなにね困らないですよね。
だからそうだな、データが足りないっていうことに、実際のところのデータが足りないですみたいなことに遭遇したこと実はでもあんまりないですね、そういう意味で言うとね。
じゃあまあ活用して、正しく活用して正しくお店作りに使っていくのと、あとはさっきも少し話出ましたけど、そのお店の個性、どうやって定義していくかがちょっと他との違いを生むみたいな感じなんですかね。
まああとはあれだな、やっぱそのデータの生成AIで見ることにほぼなってきてるというか、まあまあそれがそれで見ることなくなってくると思うんで、あれなんですけど、やっぱその生成AIにどういうふうに指示をするかとか、そこへところは実際差が見えていてて、今そのG2使って小売業何社やったんだっけ、1,2,3,4か、4かげん4社ぐらいやって、100人ぐらい教えてきたんですけど、
100人のプロンプトがあるんですよ、ここには何を売ったかみたいな。で、それ見てやってると、やっぱり、例えばね、先月の売上教えてとか、そういうの簡単に分析できるとか聞いたら全部答えてくれるようになってるんですけど、それでもね、やっぱりやり方とか、そこはね、やりの差がすっごいあるんですよ。
それはまあ、人の話ですね、解像度高くプロンプトをかける指示を出せる人と、やっぱモヤっていうね、言葉でしか指示を出せない人っていうのもあるかもしれない。
でもそれがもう明確に差を生んでいってて、全く同じエンジンと渡しても、そう、全然違うんです。
ちょっとかのちゃん、あれしておいて、あれこうだからみたいな人っていうのは、やっぱちょっとそういうのも得意じゃないんだろうし、根絶丁寧に教えられる。それはやっぱりエンジニア基礎みたいなのがあるんだろうな、理系ですとか。
でもね、そこ意外と違ってて、今100人ぐらいのプロンプト回収して、今どんくらいあるんだっけな、えっとね、たぶん1万か2万プロンプトぐらいあるんですよ。
そう、あってて、で、そうそう、そんぐらいあるわ。あってて、で、そうそうそう、1万はありますね。2万次だけど1万以上はあるわ。あってて、で、回収して、やって、それこそそれを分析したりとかしているわけですけど。
で、それ見てると、むちゃくちゃ面白いのが、やっぱね、システム系の人もいるんですよ、研修受けてるし、それこそバイヤーもいるし、店長もいるし、マーケティング担当もいるし、みたいにいるんですけど、なんかね、むっちゃおもろいのが、結局どういうやつが一番よく使えてるかっていうと、理系じゃないですよ。
あ、そうなんですか、へー うん、理系っぽい人じゃない、オタクっぽい人ではない、結局普通に仕事ができる人です。これどういう意味かっていうと、自分の頭の中、考えてることをきちっとね、言語化できる能力。
言語化能力だ そう、言語化能力があって、これができる人、普通仕事できてるんですよ。人にもお願いできるし、上司にも説明できるんで、できてるんですよ、そもそも。
で、その人がAIを使うと、さらに強くなる。なぜなら、AIは自然言語で指示をくらうんで、結局、オタクエンジニアはね、向いてないんですよ。
そうなんですね、人に物事を伝えられないっていうことですかね。 そう、伝えられないか、向いてない。
エンジニアさんもいろいろいますからね。なんかその、面白いし、そのプロンプト、宝ですね。私だったらそのプロンプトで、皆さん真っ先に何を打つかランキングとか、みんな何を疑っているのかランキングみたいなところを出してみたいなと思うんですけど。
AI活用における課題とプロンプトエンジニアリング
それもね、やったんだけど、もう、結果としては良くなかったんですよ。なんでかっていうと、これ、もう今、USでも話題になってたところで、データフリックスのサミットでも、もう一番の話題になかったんですけど、今もう、
セリアでとりあえず使え使えってなってて、何が起きてるかというと、もう1年間のITの予算を1ヶ月か2ヶ月で食い尽くすトークンでっていうことが起きてて、なぜかって言うと、やっぱ使え使えでみんなセリアで使わないとクビになってるんですよね。もうUSだと顕著で、なんか8割くらい解雇された会社もあるんですよ。
うん。お使いのおじさんたちとか。でも正しくて、実際それはそうだっていう。いいんですけど、そうなったらみんなやっぱ使わないと、どれだけできるか、みんな使うんですけど、そうすると使いすぎってなってて、それをいかに抑制するかっていうのは、もう今ちょうどこのグローバルでは、グローバルというか最近進んでる国とかでは無茶盛り上がってる。
使いなさいって言ってたけども、結局使いすぎになってしまっている?それは使い方が適切じゃないってことですか?
結局のところ、使い使いっていうのはよくなくて、やっぱ何を何に使うか、その1プロンプタイトルのROIも考えるって話なんですよ。
なるほど。じゃあまあ2,3往復するんじゃなくて、1回でビシッてやれるようなものかけと。
そう。あとちゃんと聞いて、聞いて何でも答えが返ってくるじゃないですか。だから言い方悪いけど、しりとりとか、それ知ってどうすんのと。
そっか、難しい。
いや今年むっちゃ暑かったからさ、売上どうだったみたいな、そっかそっかって言って、じゃあ来年暑いかどうかさ、考えろと。
それ聞いてさ、深盛りして分析してどうすんの。そうかもしれんけど、来年暑くなかったらさ、これどうすんのよ、これって言う。
タオル 聞いても意味ないじゃん。
どうすんのそれ、そうそうそうそう。いやいいけど、知らんのすごい大事で、いい知見だと思うんですよ、それ自体はね。すごく大事。
大事なんですけど、それを知見をうる返しだったらいいですよ。全然問題ないんですか。でも氷でそれ聞いてどうだったってよ、来年商品が違うし。
タオル 出る同じアイスみたいな。
出るか仕方ないよね。
タオル っていうのを聞いちゃったりすると、やっぱ無駄なわけですよね。売り場に繋がるわけじゃないじゃないですか。
今アメリカとか、そこではコストムが問題になってるんで、プロンクト監視しまくってるし、で無駄に使ってるところとか、同じ質問ばっかしてるやつとかを提起圧したりとか、そういう風なトレンドになってる。
タオル 自由にやれてた時代はもう終わって、ちょっと監視、管理されるようになって、みたいな。
そこでどれだけ投資した金額に応じたアウトプットを出せるかみたいなところの競争になってきてる。
そう、できてる。
タオル そうそう。日本でも、結局プロンクト、そういった4社で100人ぐらい売って1万個ぐらい集めたら、同じことが見えたんすよ、経験。
タオル うーん。
うーん。で、だから使えばいいってもんでもねえ。それに対して金かかるって。
タオル うーん。
で、そういうふうに作って、さっきカウンサー言ったみたいに、その2,3プロンクトとかで、まあ1プロンクトで出すはきついですけど、2,3プロンクトでしっかり店頭に着地できるだけの回答を引き出せる力が。
タオル そういうところが今求められるようになってきた点ですね。
そうですね。で、これがたぶん勝負どころになると思います。で、実際そういう店長がいるんすよ。取り組み先してる企業とか。
タオル なに、お上手な店長さん?プロンクトマスターみたいな店長がいるんすよ。
そう、いるんすよ。2,3プロンクトできちっと、はい。
タオル いいねえ。そういう授業員の方がどれだけいらっしゃるか。
そう、そうそうそうそう。
AI時代の小売業の未来：地方スーパーと店長の役割
タオル みたいな話じゃん。なんかでも、私あの会社とこの会社はいけるし、この会社とこの会社はダメだなって今、こうふわふわっと浮かんできますよ。
それがね、たぶん、今とりあえず日本の会社の中でも、小売業とかでも、とりあえずAI使い始めよう、なんかやってみようって言って、今導入されていて、それでもまだ抵抗勢力とか反対勢力とかいっぱいいるんで、大変なんですけどね。
いつも僕言ってるのは、もうGoogle検索と同じですよと、それ言ってるんだったら、情報漏洩がないのか言ってるんだったら、Google検索止めたほうがいいっすよ。そうしたって。
タオル まだそういう会社あるんですか。
いいけど別に。セキュリティのこととか聞いてくる人たちって、セキュリティの専門家から聞かれたことないですからね。素人の人たちが聞いてくるんで。
タオル 大丈夫、大丈夫。本当に大丈夫なの?
いいけど別にね。
タオル 大丈夫よ。
もう置いといたとしたとしてですけど、その後にやってくるのは恒例ですわ。結局使いすぎてて、金がなくなってみたいな。で、何使ってんだって言ったら。
タオル なるほどね。そうやってAI使って、うまくいく会社、うまくいかない会社みたいなところが出てきて、これから面白くなりそうな分野、カテゴリー、業態、小売、今村さんここが面白そうだなと思っているところとか。
タオル 小売、業態、でもそんなに変化は多分ない。AIって言うし、って言うなら、でもデータ見てて面白いなって思うのは、一つやっぱり地方とかにあるスーパーとか、そういったところに関しては、やっぱりその品ぞれが独特だったりするんで、やっぱりそういう風なデータとか、あとはそうですね、その店舗が強いような、チェーンとかっていうのは多分生き残るんじゃないかなっていう。
タオル 気がしますね。そういった特徴がある商品だったりとか、そういうところを売りやすく当然なってきているし、そこがデータできちっと裏支えというかしてるんで、多分そこは一個あるかなっていうところがあるかな。
タオル あとは例えば、関連販売だったりとか、そういったところの機械ってすごく多く見えているんですけど、今やっぱりどうしても縦割りだったりするんで、商品部とかの構成上は。そういうのがやりにくいっていうのがあっているんで。
タオル グロサリーと生果一緒に売るのがちょっと難しいみたいな話ですね。
タオル そうそうそうそうそう、いまだに鍋つゆとかステーキタレとかね、やってますから、わーちゃわーちゃ。そう、それそういう時代だからね、まだね。
タオル ただそれを一個ひっくり返せるなと思ったのが、さっきの店なんですよ。店はもう商品部とか関係なく店長が自分で権限持ってるんで、横に呼ぶぞって言ってやっちゃうんですよ。
タオル いいですね、それができる解釈っていうのが大事です。
タオル そうそうそう、それができちゃうし、それを今まで適当じゃなくて根拠を持ってやってるし、AIで効果検証もできちゃうわけですよ。言ったら、これね、縁度横を増やしてるんですけど、どれくらい平分上がったの?って聞いたら答えてくれて、アロリに対する効果はこれぐらいですと、たやこ。なるわけですよ。
タオル 店長の力が強くなるって。
タオル そうね、だからそうですね、今まで店長とか店とかで売り場に一番近いフロントラインのところでインテリジェンスが役に立つなんて誰も思ってなかった。本部でやる仕事。
タオル ちゃんと指示が出せる、AIを使いこなせる店長さんが登場すれば、本当に現場からの知見が本部に上がってくるみたいな。今まではエソラゴトみたいな感じだったけど、現実になるかもしれないね、2020、2030年代、2020年代後半には、もう後半ですけど、なりますかね、もう数年ぐらいでね。
タオル 今見てる感じだと、たぶん、なってもおかしくねえなっていうところはやっぱりあるし、今の氷の構造的に、チェーンストアの構造的な問題にフィットしてると思っていてて、
タオル 要は商品部が決めちゃった内容を店が落とし込む感じなんだけど、でもそれだとどうしてももううまくいかない店が出てくるんですよ。でも今までそれもうどうにもこうにもならないから、とりあえず本部言われた通りやるか、だったのが、店側で考えてみて、この企画がフィットしねえと。
タオル だから俺らでちょっとこれさ、ちょっとどうにかするか、例えば値段下げるか、店で値段下げられるじゃないですか、言ったら、マスターそこ書き換えられるか。で、責任持ってそこで別にやばいと思ったら20円下げればいいし、それで売り上げ実は上がるわけですよ、たぶんおそらくね。で逆にその氷の底の、さっきの店長のところは値上げしたんですよ。
タオル おおーすごい。
タオル そう、強豪と見てみても安すぎるからうち。だから上げようぜっつって上げた。上げたら売り上げ120%になって値上げした分だけちゃんと売り上げが変わったから。
タオル 素晴らしい、素晴らしい。いやー深くなりたい。なんかなんだろう今までのチェーンストアの考えから、いろいろまあ私たちも考え方を変えていかなきゃいけないのかなっていう気がしてきました。
タオル そうそうそう、でそこはちょっとたまたまその本部からは離れてる、一番離れてる店舗で、たとえば本部からすると結構北の方に離れてる。離れ小島とは言わないほど。ちょっとその強豪とか証券も違うところだったので。
タオル うん。
タオル うん。でそこの店長とその部下の人がね、使ってくれたときに、これなんかどこかに入っても安すぎるって言って、で今日これくらいの安すぎるから、もうと思って地位に聞いてみたら、そう。
タオル あ、いらっしゃった。えーと、るかわさんが。
タオル あ、どうぞどうぞどうぞ。
タオル どうぞどうぞどうぞ。
タオル おはようございます。
タオル どうぞどうぞ収録中ですがどうぞ。
タオル 問題ないかもね。
タオル あとでちゃんとご紹介。本日はるかわさんが遅刻をして。
タオル あはははは。
タオル わかりました。
タオル いえいえ大丈夫です。
タオル 今村さんとるかわさん、初めまして。
タオル どうも初めまして。よろしく。
タオル 収録の過強。
タオル 過強。すいません。遅れてきまして。
タオル 先にやっててもらってたっていう。
タオル どうぞどうぞ。
タオル どこまで話が来ましたっけ。
タオル 店長の話。
タオル 店長が力を持って値上げをしてみたいな。
タオル そうそう。値上げして、で効果現象までやって、結局こうなって。
タオル いやすげえな。しかもそれをさっき言ってた2、3プロンプで出しちゃうんですよ。
タオル その人。
タオル その人。3プロンプぐらいで出しちゃって。
タオル あとでどこの会社の人か聞こう。
タオル うん。聞きました。僕それ見たときにすげえなと思って。
タオル やっぱちゃんとこれはおかしそう。多分こうみたいな。強豪の値段はこれで売っているみたいな。
タオル どう考えても値段下げて売れてる感覚はねえと。
タオル だから怪しい気がするんだけど、どうってちゃんと聞いてて。
タオル そうすると事務員は答えてくれておっしゃるとおりでございます。
タオル 昨年に対してほぼフラット。
タオル 値段下げたけど意味ねえみたいな。
タオル マジでかい。
タオル それでどんくらい上げたら上げようかなとか。シミュレーションしてって言うと20円くらい上げたらみたいな。
タオル 40円か。
タオル 食品は何系のものだったんですか?食品?
タオル 食品食品。食品です。食品。
タオル それぐらいは大丈夫ですか?
タオル うん。そうやってて実際にそうやって上がりました。
タオル 面白い。あとどう変わっていくんだろうっていう感じですごい面白いなと思いつつ。
タオル そうですね、ルカワさんも見慣れたんで、ルカワさんからの質問、このタイミングでね。
タオル 今の何の話をしてたのかも今わからないと思う。
今のワンフレーズだけで聞くと、あのあれだよね、値上げするかしないかっていうのをAIに聞いてみた?
タオル そうそうそう。
合ってる?
タオル 合ってる。近い近い近い。
近い。かなりそれが正確だと。ではないかと。無駄な値上げしなくてもいいんじゃないかと。
タオル 店長さんがそれをAIに聞いて、直接データから情報を引き出して、そこまでできるようになりましたよと。
すごいよ、そうするそうだ。
タオル 今までそういうデータ分析っていうのは本部の人がやるようなことだというふうに。そうじゃなくて、インテリジェンスが現場にまで降りてきたよ。
っていうことは、つまり自立分散型がかなり徹底してこれから進むんじゃないかと。組織体制も変わってくるってことだしな。
タオル そうですね。だからそこのチェーンで今見えてる感じからすると、やっぱり本部でやるべき仕事と店舗でやるべき仕事の配分?ところ?っていうのは、たぶんこれ変わるだろうな。
本部の仕事の存在意義が結構問われるようになってきます。
タオル それはね、そこまではない。やっぱり全体的な仕入れとか、やっぱり玄関の部分、あるいはリベートだったりとか、やっぱり対メーカー卸しで交渉する窓口は絶対必要ですんで。絶対必要になってくる。
ただそれはそれでいいんですけど、もうちょっと店のことを考えなくてよくなるんですよ。店舗側から、バイヤーのところからすると。
それ多分、ぬるかさんも詳しいと思うんですけど、そのバイヤー側が店のことあんま考えずにやってて、むしろその店のことでうまくいくかどうかは、むしろそのバイヤーがAIに聞くんで。
こういうような企画とか、こうするようにしようと思ってるんだけどみたいな、無理ないかなみたいな。
で、あと実際に店でどうやるかは、もう店の店長とその店長AIみたいなのが多分判断してやるようになるんで、多分展開指示図みたいなものも、多分はなくてもいいかもしれないですね。店で作れる。
そうっすよね。そうっすよね。要するに棚割り指示とかいらなくなるっていう。
そう、そう。逆に言うと。で、今まで本部から送ってくる指示を真面目にやろうとして、なかなかうまくできないあったりとか、いやいや、この商品まだ余ってるからどけらんねえわ、エンドに。
あった中をやってたのが、もうその状況からしてみて、本部でやりたいことはこれだから、どういうエンドにしたらいいか教えてって言うと家が出してくれるんで、それもう個展でやったらええんちゃうか。
ジャイコとかさなきゃいけないんだけど、いやいや、今だったらアウトレットでここに移動してみたいな。そういう指示とかね、普通に飛んでくればね。で、全部物理学とかと共有できれば、本当はいいっすよね。
いいっすいいっす。そうそうそうそう。だから本部はなくならないと思うんですけど、ただその店のことまで考える必要までなくなってくるんじゃないかな。今だからそこがどうしても引っかかって、踏み切れないものが踏み切れるように。
面白い時代だと言いますか。
Amazon vs ウォルマート：エージェンティックコマースの影響
タカトリヤ 面白い時代ですね。ルカーさんから今村さんにご質問があるというふうに聞いていますが、その子は。
何かいきなり飛んじゃっていいんですかね。
タカトリヤ 飛んじゃっていいです。だいぶこの話題に実は指定してきた。
タカトリヤ いやだからデータサイエンティストってお呼びしていいのかどうかちょっとわからないんですけど、いや私はもう単純にもう本当に野獣魔根性的に、やっぱりプロからご覧になって、やっぱりアメリカのウォルマートとかね、
タカトリヤ アマゾンって二強というかすごい攻め際をやってるというイメージなんですけど、なんかどうなんだろう、もう単純に本当にどういうふうにご覧になってるのかなっていうのをね、率直に素朴に聞きたいです。
そうそういう意味で言うとさっきニューヨークの話をしたんですけど、まあ2026年今現在だとちょっとアマゾンやべえなと思ってるんですよ。
タカトリヤ それはそれは。
タカトリヤ まあ理由は二つあって、で一つ目はもうこれは完全にテクノロジーの視点なんですけど、結局アマゾンAWSとかのところで今AIそんな強くないんですよ。独自のプロダクトがあるわけではないし、なんかのプラットフォームがあるわけではなくて、
タカトリヤ ただスーパーインフラのいわゆるもうエロい人ごめんなさいね、言いながらもう土管みたいになってるんですよ。
タカトリヤ で、その上のオンライン部分もかつ危ねえなと思ってるのが、やっぱり今エージェンティックコマースってものが登場してきてですね、
タカトリヤ シャトルGPTとかああいうのが改良になったら、既存のアマゾンのああいうそのウェブベースのもののページ、特殊セールページとか商品ページとか、
タカトリヤ あれがね要はレガシーアセットになっちゃうんです。足枷。
タカトリヤ 何かイメージがつく。
タカトリヤ なるほど。
タカトリヤ 足枷です。完全に。
タカトリヤ もうね拾ってきてくれるわけながら、いらないよねそのページはね。
タカトリヤ そう、いらないです。
タカトリヤ シークレット変えるようになっちゃう。
タカトリヤ そういうことですよね。
そうそうね、さっきもお話ししたんですけど、そのChatGPTから直接変える機能がオープンしたんですけど、今USのECサイトトップ10、売上なんかトップ10のところにChatGPT入ってるんですよ
はあ、すごい、もうそういう時代 入ってる入ってる、もう間もなく年間1兆円ぐらいの決済額に到達するんで
めっちゃこう早い でもクリティカルポイントがめっちゃ早いっていうか
そしたらその1兆の決済額ね、どっから来てるかって言ったら一番食われてるのはAmazonなんですよ
そうね、Amazonは変な意味ですけど、そうかそういう意味合いで、あれだ、いわゆるインターフェースをまあ要するに小売業務で言うとラインローミングされてるってこと?
そうそうそうそう ね、そういう見方できるってこと?
インターフェースでラインローミングっていいですね それは面白いね
面白い見方 なるほど
その両方が起きてる、かつそのウォールマートとかそっちのほうはきちっとAmazonに対して対策を打ってきた中でリテールメディアとかきちっと小売業として正当に進化してきてるんで
そうね、ウォールマートすごいよね そういった意味ではリアルテンポを持ってる強みっていうのがやっぱある
いますあります 要するにリアルインターフェースっていうのはね、やっぱりあるという点では
持ってて、結局なんか今ECサイトの成長率よりもウォールマートみたいないわゆるそのクリック&コレクト、アプリで注文して飲む、あそこの成長率が絶対高いんですよ結局
そう、そうですよね
だから今まで僕らの業界でそのEC以上の成長率を叩き出すようなそういう新しいリテールのチャンネルってあったかというと、これねだいぶ久しぶりなんですよね
久しぶりって感じですね だいぶ久しぶりです
そんな、それこそアマゾン以来じゃないけど、またそれがアマゾンがレガシーモデルになりつつあるっていうのはすごく飛んどきました
大変、だから今すぐそうTikTokとかもコマース始めてるんで、そういうライブストリーミング系、これちょっとあんまり流行るかどうかは、中国とかねめっちゃ流行ってますけど
どうかわかんないですけど、両方追いかけられてるわけですよ、アジアの方からするとやっぱそういったライブコマースとかTikTok制御のところをやられつつ、
USではウォールマートのクリック&コレクトとかを含めてそうだし、あとそこにエジェントクリックコマース、既存のインターフェースを持ってるのが完全に主にお荷物になるんで
じゃあこっからどう成長戦略描くかっていうのは本当にターニングポイント
AI時代の差別化戦略と今後の展望
いやーなんか面白い時代になってきちゃった もう一個聞きたいんですけど、エジェントコマースはまず購買じゃないですか
結構ほらドラッグストアとかね、そういうのちょっと仕事とかやってきたことを考えてみると、たぶんあれですよね、制度的な問題だとかはいろいろあるにしても、健康管理とかダイエットプログラム作りたいとかいうのも
たぶん全部ほぼほぼ今、結構置き換わりますよね、たぶんね、なんか私紙切ってくれてるお兄さんが、全部AIで自分のダイエットプログラムを作って、それどおりにやって、全然成果があって
いやフィットレスなんか行かなくても全然いいんですけど、みたいな使い方をしてると、これって結局、こういうところにキャッチアップしていかないと、リアルテンポかそういうところにキャッチアップしていかないと、新しいサービスって生まれてこないんじゃないかなってちょっと思ったんですよ
いや生まれてこないですね、なので今、エージェンティックコマースというか、生成AIに対してどう向き合っていくか、まあ小売、あとはメーカー、そこはやっぱりすごく今もう大問題になってるっていうか、なっていって、で、そこでね、さっき話したラグジュアリーブランドとかめっちゃうまくいってるんですよ
ラグジュアリーはうまくいってる、ルイヴィトンとか、グッチ、プラダーとか、そういうとこはね、むちゃくちゃうまくいってる、もうきちっとルイヴィトンはルイヴィトン、プラダーはプラダー、グッチはグッチの世界観で喋るんですよ
なるほど、そこにだから間買い物というか、それが入ってこない世界観を作ってるのは逆に強みなんだ そういうことです、だからハルシネーションじゃないけど、勝手に嘘つく確率はすっごい低いんですよ
あ、なるほど、それはめちゃくちゃわかります、言ってたマーケティングの世界の大先生が、これからますます透明性が求められるっていうか、だから結局AIは嘘つきにくくなる世界
だから、ほら、前も我々で盛り上がった、ちゃんとその企業は小道徳を持ってるから、っていうところをちゃんと持ってれば、嘘つきにくい、この会社えらいまともですよ、っていうところで、より強化されていく、より強化評価されていくっていうことが起こるってことですよね、すごい一致しました、なるほど
そうなってくるんで、それをきちんといろんなメーカーとか小売が準備できてるかっていうと、準備できてないと思うんですよね、だからもう例えばどっかの小売がやろうとしたとしても、もう全然関係ない、例えばドンキーの話すると思うんですよ、やってもない展望別に仕入れてますとか言ってくると思うんで
でもそれ知らない人って信じちゃいますよね、普通に そうそうそう、やらない問題になると思うんですよね
あれはすごいと思います、なるほど、いやいや、すいません繰り返しちょっと、ありがとうございます、めちゃめちゃ理解が一気に急速にゴンって、ここまで今まで2ぐらいしかなかったんですよね、8ぐらいまで一気にいきました
良かった良かった、それでね、深井さんすごく申し訳ないんですけど、そろそろいい時間で締めの話、締めのね、総理していこうかなと思うんですけど、来てそうそう申し訳ないんですけど、今村さんに最後に日本の小売の現場の人に明日からこれだけはやってほしいということを一つあげるならば、何だろうかというのをお伺いしたいなと思って
これやるわ、まあそうだな、まあ一つあるのはやっぱりその、まあ生成愛とか、まあそういうのを使うっていうところを始めるというか、まあすぐ使うっていうのもすごく大事かなって思うんですけど、まあそれ以上に、さっきちょっと実は話したところがあるところで、
あの、そうだな、まあとりあえず使うんじゃなくて、まあちゃんとそのお金かかったりするもんなんで、あのどう使うか、何使うか、やっぱそのこう聞いて目的を持ってやっぱ使うっていうところですね、やっぱそこをこう、うん、やっぱ意識していかないと、あのおそらく会社がだいぶ変わるだろう、会社というか働き方も変わるだろうで、いるところに尽きるかなっていう気がしますね、
うん。
うん。やっぱ今起きてることとしては、やっぱ結局最初使い始めてもやっぱお金だけがかかって効果が出ないみたいなパターンも見えてきてるんで。
結構今作る、何を作るかをあの精査して着手しないとダメだよね、みたいなのは聞きますね。なんか何でも作れるようになってしまっているからこそ、そのやれることは何をやるべきかっていうところをちゃんと考えて着手しようっていうのはちょっと聞いたことが。
そうですね。まあそれもあるし、まあそういう意味で言うと、まあ確かにわかりやすく言うと一つだけ言うんであれば、もうAIに聞いて、AIが言ってきた通りに売り場を変えると。もうそれだけやったらいいと思いますよ。
うんうんうん。やってみると。
うん。で、やってみて、で、やってみて、で、それダメだったら、まあ圧倒的に例えば温度帯が違うやつ並べるとか無理ですよ。それは物理的には無理だけど、情報のところにね、アイス置くとか無理なんで。それはあれですけど、とりあえずやってみると。
やってみて、で、えっと、そうすると消費者の反応があって、それはデータで返ってくるんですよね。そしたらそれをもう一回AIと相談して、こういうふうになったけどっていう形で、このループ回すのがたぶん一番難しいんですけど、まだやっぱ公立をやってきて、そうですね、さっき言ったように100人ぐらい教えてきたけど、一番バリアになってるのはそこっすね。
うーん。
あとは、あと社長、社長。
ああ、今でもそうです。
社長、社長。あとは社長。社長。
意外とね。
でも現場の人っていう意味で言ったら、もうやっぱそこっすね。とりあえずAIが言われた通りにやってみて、で、そのデータを取る。データを取るっていう感覚で売り場変える。
変えてまたそれをずるずる回してループエンジニアとして。
そしたらAIも成長するんですよ。やべえ間違えたっつーと、大変申し訳ございません。これを見逃しておりましたみたいな。言ったじゃんみたいな。
じゃあどうすんだよ次って言ったら、踏まえてこういう提案がございませんってなるんで。
トライアングエラーができるのが現場の面白さっていうところがありますね。
そうそう、現場はね。絶対そうです。また社長だな。
モトルネック。モトルネック。
モトルネックは社長。良い言葉をいただきました。最後の最後に今村さんご自身ですとか今村翔二さんの今後の展望だとか告知がありましたらぜひお願いします。
そう、今でもさっき話してるみたいな海外の事例だったりとか、今後どうしようかみたいなセミナーは結構やってたりとかするので、あとは個別にセミナーやることもあるので、個別セミナーお金とってないので。
そうなんですか。
半分営業もあるんでね。
そうそう。
なのでお声掛けいただければと思いますというところだと、あと今後の展望としてはさっき言ったみたいにやっぱり今可能性をすごく感じてるのは地方のスーパーだったりするので、
そこは大手やりたくないってわけじゃないですか。ないんですけど、そこは重点的に多分やっていくかなっていう形だとは思いますね。
自分がやりたいことというよりは今のテクノロジーのデータ分析だったりとかそういった支援のやつとむちゃくちゃ相性がいいですよ。コースとかも安いし。
なので、そういった地方のところとかいうところで活躍をこれからもしていきたいなというか、頑張っていきたいなとは思っています。
本当に今村さんは交流を引っ張っていただきたいと私は個人的に応援しております。
あと10年後ぐらいに選挙出るんでよろしくお願いします。
マジっすか。品川区で。
品川区。今話題のワンヘルスみたいな。
今日も小売を魚に楽しい一歩先を過ごしていただきましたでしょうか。どうもありがとうございました。
今夜はゲストに今村翔二の今村修一郎さんを迎え、ママの小売ITライターの加野恵子が、小売民族服・流通広告服の専門家、ルカアポールさんも途中ちょっとだけ参加していただいて、一緒にお送りすることができました。
どうも今日は本当にありがとうございました。またいらっしゃってください。
ありがとうございました。
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